DATA SCIENTIST. 5 ASPETTI E REQUISITI DEL MESTIERE DI CHI CURA E MANIPOLA I BIG DATA

I Big Data sono divenuti un investimento al quale le aziende affidano gran parte delle risorse per aumentare competitività e fatturato. Le statistiche ci dicono che il Data Scientist è attualmente uno dei mestieri legati alla IT più ricercati e soddisfacenti dal punto di vista professionale e remunerativo. Quali abilità vengono messe in gioco dal Data Scientist e perchè sono importanti per gestire una mole di dati che si muove velocemente.

Il Data Scientist ricava le domande dai dati e aiuta a formulare le risposte

Tra i compiti del Data Scientist troviamo le scienze statistiche che governano i fenomeni legati al calcolo delle probabilità, le tecnologie della Machine Learning e Cloud che aiutano questi processi e le abilità per tradurre le informazioni tratte dai dati raccolti in decisioni da prendere per portare avanti un progetto di business. A queste competenze se ne aggiungono altre, quelle che riguardano le abilità di collaborazione e la trasmissione di informazioni in forma più o meno complessa.

Nella pratica il Data Scientist segue l’intero processo di rilevazione, raccolta e gestione dei dati strutturati e non strutturati ricavati dall’andamento del business in questione. Si tratta di dati di enorme varietà e forma, come cifre di vendita, numero di clienti, coordinate bancarie, dati di traffico su un sito web, ma anche impression degli utenti riguardo una determinata campagna di marketing. Una volta convertiti i dati in informazioni indirizzate al business aziendale, il Data Scientist ha però il compito anche di suggerire una modalità di utilizzo degli stessi al fine di migliorare la strategia di business.

Ma quali sono le caratteristiche che deve avere un Data Scientist?

1 . Percorso di studi e competenze

Il percorso di studi di un Data Scientist è ricco di nozioni provenienti da settori differenti. Ecco qui alcune delle materie più rilevanti:

  • Ingegneria dei software e Machine Learning
  • Big Data e Data Mining
  • Semantica e alla gestione delle informazioni
  • Project Management
  • Data Science
  • Digital Marketing

Esistono dei corsi di studi universitari appositamente creati per questo ruolo, ma ciò non toglie che si possano acquisire le competenze necessarie anche partendo da un percorso di studi affine, poi perfezionato attraverso corsi specifici.

2 . Conoscenze multidisciplinari

La multidisciplinarietà delle conoscenze del Data Scientist – ingegneria, economia, informatica, statistica – deve renderlo agile nell’operare in tutti i contesti nei quali verrà a contatto, dalla profilazione dei consumatori all’analisi finanziaria, passando per la gestione di un sistema di intelligenza artificiale.

Non solo business, quindi, ma anche uno studio dei fattori ambientali e umani che convergono alla creazione di un dato statistico.

3 . Studiare lo scenario di marketing di un prodotto specifico

Che si tratti di una linea di abbigliamento o di un servizio bancario, la conoscenza del prodotto a cui si va a lavorare può essere un forte incentivo per il raggiungimento del target di risultati richiesto dall’azienda. Studiare la vita di quel prodotto, la sua collocazione nello scenario di marketing diviene allora indispensabile per adeguare il mestiere del Data Scientist a una strategia di marketing specifica.

4 . Il fattore tempo

I dati con i quali si confrontano ogni giorno le aziende sono aumentati di numero e complessità. Ma non solo. Anche la velocità con la quale cambiano è aumentata. Le aziende in questo senso operano in direzione di una sublimazione dei tempi per ricavare i dati, ma anche per interpretarli.

Il Data Scientist contribuisce, con la sua operatività, a rendere smart-opened i processi aziendali per creare una strategia di business vincente. Ideazione, lancio del prodotto, requisiti e clientela target sono passi che vengono gestiti oggi, rispetto ad alcuni anni fa, in maniera più diluita: si procede cioè per piccoli step che consentono di “capire” mentre si sta agendo. 

In questo senso i dati coprono un ruolo di prim’ordine, perchè consentono una trasparenza maggiore nella comprensione dell’efficacia di una strategia e  – altrettanto importante – sono eloquenti anche nelle prime fasi dell’avvio di un piano di business.

5 . La comprensione (e l’importanza) del dato destrutturato

Ai dati che possono essere interpretati immediatamente (parliamo dei dati strutturati come andamento delle vendite o numero di clienti) se ne aggiungono altri chiamati dati destrutturati, che vanno estrapolati dalle abitudini di comportamento del cliente (e del prodotto), come i feedback sulle campagne di social media marketing. I dati destrutturati sono preziosi nella loro complessità ma necessitano anche di più tempo e risorse per essere interpretati.

Il Data Scientist si addentra così nella giungla dei dati destrutturati per fornire un indicatore preciso che aiuterà l’azienda a formulare una risposta concreta alle questioni poste in essere dalla comprensione di queste informazioni.

Author: Claudia Sistelli

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